Question

嗨！我正在制作一个国际象棋引擎，因为我想实现迭代加深，我需要找到主要的变化（引擎认为最佳的移动顺序）。但是，我没有在python的web中找到任何伪代码示例，因为我的alphabeta函数是递归的，所以我真的很难理解它。

您能否给我一些提示或伪代码示例如何做到这一点？非常感谢你。

这是我的alpha beta函数，它只返回移动的估值，而不是移动本身：

def alphaBeta(self, board, rules, alpha, beta, ply, player):
    """ Implements a minimax algorithm with alpha-beta pruning. """
    if not ply:
        return self.positionEvaluation(board, rules, player)

    move_list = board.generateMoves(rules, player)

    if not len(move_list):
        return self.mateCheck(rules, board, player, ply)

    for move in move_list:
        board.makeMove(move, player)
        current_eval = -self.alphaBeta(board, rules, -beta, -alpha, ply - 1, board.getOtherPlayer(player))
        board.unmakeMove(move, player)

        if current_eval >= beta:
            return beta

        elif current_eval > alpha:
            alpha = current_eval

    return alpha

Answer 1

使用NegaMax搜索。以下是一个例子：

 function negamax(node, depth, α, β, color)
    if node is a terminal node or depth = 0
        return color * the heuristic value of node
    else
        foreach child of node
            val := -negamax(child, depth-1, -β, -α, -color)
            {the following if statement constitutes alpha-beta pruning}
            if val≥β
                return val
            if val≥α
                α:=val
        return α

调用时，参数α和β应设置为任何节点可能的最低值和最高值，颜色应设置为1.

(* Initial call *)
negamax(origin, depth, -inf, +inf, 1)

您可以随时使用negamax进行alpha beta修剪

P.S：我已经实现了一个在线国际象棋平台。如果您希望获得参考：check Chesshunt

您始终可以看到客户端代码，但实际的移动和ches游戏逻辑是在服务器端实现的。

主要变化返回。

1 个答案: